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摘要：渗漏检测软件通过IoT和AI技术保障建筑防水安全，其精度测试直接影响结构安全与经济效益。测试从业者需采用结构化方法（单元/集成/精度验证测试），应对数据噪声、算法泛化等挑战。典型案例显示优化算法可使检出率从90%提升至97%。建议测试前移协作、自动化流程并持续学习新技术。随着AIoT发展，精度测试将持续为建筑安全提供关键保障。（149字）
Apifox提供零配置Mock功能，通过语义化字段自动生成拟真数据。三步实现：1）定义接口结构和字段；2）自动生成Mock地址；3）调用MockAPI获取动态响应数据。系统根据username、email等字段名智能匹配合适数据格式，无需额外配置即可获得可用的模拟服务，支持实时更新接口定义。
功率电感在人工智能、算法算力硬件上有着巨大的应用，然而其选择与性能测试一直是一个问题。而本文则从普遍意义上，介绍了针对感性功率器件的电感量测试，创新地采用脉冲测量法的DPG10/20系列功率电感测试仪，基于高性能功率级IGBT的应用，相比较于传统的测量方法和新近推广的晶闸管脉冲测量方法，因其优于其他测量方法的许多优势，从而确立了自己的领导地位。
本文介绍了Node.js中的单元测试与集成测试方法。单元测试用于验证单个函数或模块，常用框架包括Mocha、Jest和AVA；集成测试则关注模块间交互，需测试路由、数据库等系统组件。文章通过代码示例展示了如何使用Mocha+Chai编写测试，并比较了两者的区别：单元测试运行快、范围小，集成测试范围大、速度慢但能发现接口问题。最后提出测试实践建议，如测试优先、合理覆盖率和自动化测试，强调合理运用测试
本文分享了Electron应用自动化测试的实践经验。作者基于Selenium框架，采用PO架构设计了测试方案，重点解决了Electron窗口切换难题。通过封装窗口查找和切换方法，实现了多窗口环境下的自动化测试。文章详细介绍了测试框架的目录结构、关键代码实现，包括常量定义、工具类封装和测试流程设计。特别强调了AI工具在解决技术难题中的作用，并提供了完整的测试示例代码，为Electron应用测试提供了
压力测试是保障建筑应急避难所快速部署系统(RDS)稳定性的关键环节。本文探讨了RDS系统在极端负载下的测试策略与方法，包括：定义关键性能指标、设计多场景测试用例、选用JMeter等主流工具。针对测试中的环境真实性、资源消耗和瓶颈定位等挑战，提出了混沌工程、容器化部署和APM工具等解决方案。文章强调通过左移测试、指标驱动和持续优化等最佳实践，构建高可用的应急响应系统。随着AI技术发展，预测性分析将成
电子皮肤（e-skin）作为医疗可穿戴设备，其生理信号采集准确性直接关系到临床诊断安全。本文系统阐述了电子皮肤测试的关键维度与方法：需验证精度误差（如PPG血氧±2%）、灵敏度/特异性、实时性（延迟<100ms）及环境鲁棒性。测试策略采用分层方法，包括单元测试（算法验证）、集成测试（硬件-软件交互）和系统测试（真实场景验证），推荐使用pytest、LabVIEW等工具并实现90%以上代码覆盖
本期榜单聚焦 AI 代理、前端调试、测试框架、数据序列化与多语言生成等方向，呈现完整生态。星级超过一万的项目包括 Claude-Mem、GoogleTest、PowerToys、Protocol Buffers、Chrome DevTools MCP、Memvid、AI Engineering Hub 与 ebook2audiobook，覆盖跨会话记忆、单元测试、跨语言序列化、浏览器自动化、离线记
本文系统梳理了NVIDIA技术平台的全栈架构与发展趋势。文章将NVIDIA生态划分为5个层级：硬件载体（Jetson/DRIVE等）、计算底座（CUDA）、推理加速库（TensorRT等）、部署服务层（Triton/NIM）和行业应用层（Isaac/Omniverse等）。重点分析了当前NVIDIA从训练向部署转型的三大趋势：NIM的即插即用部署、Triton的模型服务管理以及Jetson的可运维
使用自动化检测会出现判断不准，往往还需人工参与再次核验，人工进行隐私检测，需耗费较长时间，且需要技术参与，如HOOK系统API查看调用情况，调试应用获取堆栈等等，需要花费大量人力和时间成本。广州力为检测技术有限公司，作为具有第三方检测资质的实验室，以最新隐私政策为指引，覆盖隐私信息获取、传输、存储等各类场景的检测项，囊括 6 大方向，共计 31个检测项，同时适用于Android、iOS平台和SDK
Epoll模型是现代智能客服系统的核心技术，采用事件驱动机制高效处理海量并发连接。相比传统的轮询方式（select），Epoll通过三个核心系统调用实现：epoll_create创建监控实例，epoll_ctl注册/修改监控项，epoll_wait等待事件触发。实际应用中，Epoll服务器首先创建监听socket并加入监控，然后在主循环中处理各种事件（新连接、数据读写、连接关闭等）。示例代码展示了
测试和调试是构建高质量应用的关键。编写单元测试验证单个函数的功能编写集成测试验证组件之间的交互进行性能测试确保应用性能使用调试工具诊断问题编写可测试的代码使用测试覆盖率工具建立持续集成流程现在就在你的项目中应用这些最佳实践吧。如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区分享。
以上就是如何提取token、将token作为类属性全局调用及充值接口如何携带token进行请求的内容了。
摘要：知识图谱与大模型技术对比分析，探讨各自在系统设计中的优劣势。知识图谱具有可解释性强、规则明确等优势，但存在构建成本高、更新滞后等问题；大模型具备快速迭代、跨领域适应能力，但面临黑盒风险和算力依赖。文章提出两者融合方案：知识增强大模型和检索增强生成技术，建议根据业务场景需求选择合适技术路线。最终指出知识图谱是系统的稳定锚点，大模型则是灵活的创新浪潮，二者互补才能构建更优的技术架构。
之前也总结过一篇关于性能的文章，地址在http://www.cnblogs.com/carysun/archive/2008/08/09/BasicPerformance.html，今天又看到DW上又有一篇很好的关于Lotus性能的文章，放在自己的blog中方便查找。1.主要因素一般而言，以下因素对应用程序的性能影响最大：视图的数量及其复杂性。删除不使用的视图或合并相似的视图。对于包...
摘要：邮轮乘客管理系统(PMS)负载测试对保障高峰期的系统稳定性至关重要。本文针对邮轮行业特点，提出完整的测试方法论：从目标定义(响应时间<2秒)、工具选择(JMeter/LoadRunner)到场景设计(基准/压力/峰值测试)。特别解决邮轮行业特有的高并发登录、实时数据同步等挑战，推荐负载均衡、异步处理等方案。文章还展望AI预测负载、云原生工具等2026年趋势，强调将测试融入CI/CD流程
《物联网测试工程师实战指南》摘要：面对2026年全球350亿台物联网设备带来的测试挑战，本文提出四维实战框架：1）硬件层需攻克环境应力测试（-40℃~85℃循环）、传感器校准（血氧模块2.3%偏移率）及功耗管理（±3%精度仿真）；2）软件层应对固件升级、协议转换、并发负载等28项关键问题；3）网络层解决ZigBee断裂（占故障38%）等协议问题，构建5ms同步精度的边缘测试集群；4）安全层建立三级
本文介绍了pytest框架中的三种断言方法：标准断言、近似性断言和异常断言。标准断言使用assert语句验证表达式结果；近似性断言通过pytest.approx()比较浮点数或数组，支持相对/绝对容差设置；异常断言分为pytest.raises()验证单个异常和pytest.RaisesGroup()验证异常组，后者能精确匹配嵌套异常结构、类型和消息。文中通过代码示例展示了每种断言的具体用法，包括
摘要：数据可视化正重塑软件测试领域，将海量测试数据转化为直观洞察。本文探讨了测试报告可视化的核心价值与挑战，介绍了主流工具（如Tableau、Grafana）及技术栈选择策略，提出了基于Deming循环的四步质量改进框架。通过电商平台和医疗软件等案例，验证了可视化在提升响应速度60%、缩短整改周期40%等方面的实效。未来趋势指向AI集成与预测分析，建议从业者从小处着手，平衡实用性与美观性。数据可视
AI编程正从辅助工具转变为工程参与者，业务代码增长放缓而规范约束类内容增加。核心变化在于：1）AI Agent开始承担完整任务链路，需显性表达过去隐性的决策；2）Spec的核心作用是限制决策空间而非描述需求；3）Agent"造轮子"常因信息缺失而非能力不足；4）Token成本失控源于上下文管理不善；5）提高有效信息密度是关键。这一转变要求将隐性经验转化为系统约束能力，工程化水平
单元测试在线上运行时，感觉像空气（AIR）一样感觉不到，但在测试质量的保障上，却是非常关键的。好的单元测试宏观上来说，具有自动化、独立性、可重复执行的特点。
QwenCode v0.5.0版本标志着从CLI工具向完整开发生态的转型。本次更新推出VSCode插件和TypeScript SDK，突破命令行边界，实现与主流开发环境融合。其核心定位为通用CodeAgent，强调工程可控性而非炫技，支持多任务并行处理开发全流程。通过提供基础能力组件，QwenCode正发展为开发者生态的基础设施，未来将扩展更多语言SDK和集成形态，推动AI编程进入工程化阶段。这次
2025年AI行业正经历关键转型：从追求模型规模转向注重系统落地能力。大模型发展趋于稳定，不再依赖参数竞赛，而是通过工程优化提升可靠性和持续运行能力。Agent技术从概念验证转向实际应用，成为新型软件形态，但商业价值取决于交付能力而非技术本身。AINative逐步重构软件工程，以渐进方式融入现有系统。具身智能虽受资本热捧，但行业保持理性，等待商业化突破。金融、医疗等传统领域更关注AI与业务流程的深
报错：WARN - #com.huawei.deveco.projectmgmt.ohos.setting.ohpm.task.OhpmInstallTask - execute init task failed. execute 'ohpm init' failed. exitCode=243。DevEco Studio默认装的是16.20.1，终端装的是16.20.2。我在终端执行命令： no
本文将引导你使用 Playwright MCP 和 GitHub MCP 服务器进行端到端测试。
本文介绍了如何利用Playwright和MCP框架构建自然语言驱动的自动化测试系统。主要内容包括：1）环境搭建和项目初始化；2）MCP客户端实现与服务器连接；3）测试生成器的开发，支持自然语言解析和测试代码生成；4）完整的测试运行流程实现。通过该系统，用户可以使用自然语言描述测试场景，自动转换为可执行的Playwright测试代码。文章还提供了高级功能扩展方案和实际应用示例，展示了这种创新测试方法
下载地址：https://files.cnblogs.com/files/5ishare/sigar-amd64-winnt.rar。需要下载 slf4j-api-1.7.30.jar 和 slf4j-log4j12-1.7.25.jar 这两个 jar 包，下载后将slf4j-api-1.7.30.jar、slf4j-log4j12-1.7.25.jar 2个jar包放在。新增：cd D:\Se
好了，本地的测试代码调试通过了，服务端也准备就绪。①.测试机器：环境准备，为了快速的让IT人员准备机器，大概50-60台， 我们先把需要的测试工具，测试脚本和脚本依赖环境requirements文件都给IT人员，让IT人员先统一的帮忙安装好系统的同时帮助我们安装好我们需要的软件环境。webrtc服务端环境，服务端使用集群方式部署的，有不同城市的服务器，本次压力测试的目标不是压测集群的压力极限， 而
通过合理选择工具并整合流程，可在5个月内高效完成美团外卖App的全方位质量保障。以下是针对美团外卖App测试项目中。
本文介绍了Robot Framework中的循环结构，包括FOR和WHILE循环的使用方法。FOR循环部分详细讲解了单循环、多行循环对象、循环嵌套、多变量循环、ENUMERATE遍历、RANGE循环和ZIP循环等多种用法，并强调了版本差异和注意事项。WHILE循环部分说明了条件设置、循环限制参数（次数/时间）以及错误处理配置，特别指出6.1版本后可以省略条件。文章通过代码示例和运行截图直观展示了各
MCP协议是连接大模型与外部工具（如API/数据库）的标准化解决方案，采用客户端-服务器架构。服务端部署支持阿里云配置（生成HTTP/SSE端点）或本地FastMCP搭建，客户端可通过通义灵码等工具连接。配置需关注端点类型（STDIO/SSE）、命令参数及权限控制，单服务建议不超过30个API以确保性能。典型应用包括文件操作、AI搜索整合和数据库管理，进阶场景支持Java/Spring生态和容器化
VSCode断点调试简明指南（以Python为例）：1.基础操作：单击行号设断点，F5启动调试，使用工具栏控制执行流程；2.调试信息：查看变量、调用堆栈，在控制台交互修改值；3.高级功能：设置条件断点、日志点，捕获异常；4.配置：通过launch.json定制调试参数。支持多种语言，需安装对应扩展。
近年来，随着人工智能技术在测试领域的深度应用，传统手工测试工程师正面临前所未有的职业转型挑战。头部互联网企业纷纷将AI测试能力纳入人才核心评估标准，掌握智能体（Agent）开发与落地的工程师，薪资普遍突破20-50K区间。本文将深度解析大厂AI测试核心技术栈，揭开高薪岗位背后的技术密码。一、AI Agent：重新定义自动化测试的「智能大脑」什么是AI Agent（智能体）？AI Agent是具备自
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